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								      本發(fā)明涉及提供了一種基于層次化映射的漏洞知識(shí)庫(kù)自動(dòng)化構(gòu)建方法，屬于網(wǎng)絡(luò)安全領(lǐng)域，本發(fā)明構(gòu)建基于漏洞基本信息和漏洞關(guān)聯(lián)信息的漏洞本體模型以統(tǒng)一異構(gòu)數(shù)據(jù)并增強(qiáng)漏洞關(guān)聯(lián)關(guān)系；提出以基于RoBERTa?TextCNNs和大語(yǔ)言模型的層次化粗細(xì)粒度漏...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種基于詞頻的窗口增強(qiáng)特征融合文本分類方法，屬于中文文本分類技術(shù)領(lǐng)域。該方法通過(guò)數(shù)據(jù)預(yù)處理和命名實(shí)體識(shí)別，將文本中的高頻和低頻詞分別處理，高頻詞直接使用預(yù)訓(xùn)練詞向量表示，并引入權(quán)重；低頻詞通過(guò)窗口增強(qiáng)方法提取上下文信息。通過(guò)特征融...
								
            
							
            
							
						
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								      根據(jù)本公開(kāi)的實(shí)施例，提供了信息處理的方法、裝置、設(shè)備和存儲(chǔ)介質(zhì)。該方法包括：基于目標(biāo)對(duì)象、候選對(duì)象和與目標(biāo)對(duì)象相關(guān)聯(lián)的多組參考對(duì)象，構(gòu)建第一特征序列；針對(duì)多組參考對(duì)象中的各組參考對(duì)象，基于各組參考對(duì)象中參考對(duì)象之間的相關(guān)性，更新第一特征序列...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)?zhí)峁┑娜藱C(jī)對(duì)話交互方法、系統(tǒng)、設(shè)備、存儲(chǔ)介質(zhì)及程序產(chǎn)品，涉及人工智能技術(shù)領(lǐng)域。該方法包括：獲取使用者對(duì)話內(nèi)容；將使用者對(duì)話內(nèi)容輸入至預(yù)先構(gòu)建的雙通道交叉注意力網(wǎng)絡(luò)，在雙通道交叉注意力網(wǎng)絡(luò)中，采用交叉注意力機(jī)制，基于預(yù)先學(xué)習(xí)到的使用者對(duì)...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)?zhí)峁┝艘环N結(jié)構(gòu)化語(yǔ)句的執(zhí)行方法、裝置、存儲(chǔ)介質(zhì)和電子設(shè)備，該方法包括：獲取結(jié)構(gòu)化語(yǔ)句，并校驗(yàn)結(jié)構(gòu)化語(yǔ)句的語(yǔ)法正確性，結(jié)構(gòu)化語(yǔ)句的語(yǔ)言類型為以下之一：數(shù)據(jù)定義語(yǔ)言、數(shù)據(jù)操縱語(yǔ)言、數(shù)據(jù)控制語(yǔ)言和數(shù)據(jù)查詢語(yǔ)言；在結(jié)構(gòu)化語(yǔ)句的語(yǔ)法正確的情況下...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)?zhí)峁┮环N測(cè)試數(shù)據(jù)的生成方法、裝置及設(shè)備。涉及測(cè)試技術(shù)領(lǐng)域。該方法包括：獲取包括單位數(shù)據(jù)量、目標(biāo)數(shù)據(jù)量以及初始數(shù)據(jù)的測(cè)試數(shù)據(jù)構(gòu)造請(qǐng)求，對(duì)字符型數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)倍增處理至單位數(shù)據(jù)量，得到單位數(shù)據(jù)；根據(jù)目標(biāo)數(shù)據(jù)量，對(duì)單位數(shù)據(jù)進(jìn)行笛卡爾積運(yùn)算，得...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)實(shí)施例提供一種數(shù)據(jù)監(jiān)控方法、電子設(shè)備、存儲(chǔ)介質(zhì)及程序產(chǎn)品。本申請(qǐng)涉及數(shù)據(jù)監(jiān)控領(lǐng)域，該方法包括：獲取預(yù)設(shè)時(shí)長(zhǎng)內(nèi)的多個(gè)待監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)；確定每個(gè)待監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)的數(shù)據(jù)類別，根據(jù)數(shù)據(jù)類別的監(jiān)控規(guī)則對(duì)每個(gè)待監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)進(jìn)行監(jiān)控；獲得所有待監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)的監(jiān)控結(jié)果；...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)實(shí)施例提供了一種業(yè)務(wù)的執(zhí)行方法及裝置、程序產(chǎn)品、存儲(chǔ)介質(zhì)、電子設(shè)備，其中，該方法包括：在第一業(yè)務(wù)平臺(tái)執(zhí)行目標(biāo)業(yè)務(wù)時(shí)出現(xiàn)異常的情況下，從平臺(tái)配置中心中獲取平臺(tái)配置參數(shù)，以及從應(yīng)用鏡像庫(kù)中獲取目標(biāo)應(yīng)用的應(yīng)用鏡像信息；利用平臺(tái)配置參數(shù)和應(yīng)用...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)?zhí)峁┮环N頁(yè)面加載方法、裝置、電子設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)，該方法包括：建立UI模塊的唯一標(biāo)識(shí)與modelClass的映射關(guān)系；在接收到后端服務(wù)器基于頁(yè)面數(shù)據(jù)獲取請(qǐng)求下發(fā)的包括頁(yè)面JSON數(shù)據(jù)的第一數(shù)組后，根據(jù)映射關(guān)系和頁(yè)面JSON數(shù)據(jù)中的N個(gè)唯...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開(kāi)提供了一種固件升級(jí)方法、裝置、電子設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)。其中，該方法包括：獲取目標(biāo)升級(jí)包和升級(jí)信息；利用升級(jí)信息對(duì)目標(biāo)升級(jí)包進(jìn)行校驗(yàn)處理，得到第一校驗(yàn)結(jié)果；響應(yīng)于第一校驗(yàn)結(jié)果為目標(biāo)升級(jí)包通過(guò)完整性校驗(yàn)，對(duì)目標(biāo)升級(jí)包進(jìn)行解壓處理，得到目標(biāo)升級(jí)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及打印智能控制領(lǐng)域，具體為基于多功能集成的打印智能控制方法，通過(guò)利用數(shù)據(jù)采集端采集用戶信息終端、指令文本以及打印環(huán)境參數(shù)文本，根據(jù)用戶信息終端匹配控制中心，通過(guò)指令文本自動(dòng)匹配打印文檔格式優(yōu)化參數(shù)與基準(zhǔn)參數(shù)，同時(shí)將打印環(huán)境參數(shù)文本代...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開(kāi)提供了一種基于人工智能的圖片處理方法、裝置、設(shè)備、介質(zhì)及程序，涉及圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及圖片優(yōu)化、智能云、大語(yǔ)言模型以及人工智能技術(shù)，包括：響應(yīng)于圖片處理界面中印刷圖控件的觸發(fā)操作，確定所述圖片處理界面中當(dāng)前處理圖片的圖片印刷類型...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及全息艙技術(shù)領(lǐng)域，公開(kāi)了一種全息設(shè)備的交互控制方法及全息設(shè)備，包括：控制感應(yīng)裝置實(shí)時(shí)采集環(huán)境參數(shù)；根據(jù)環(huán)境參數(shù)與預(yù)設(shè)閾值的比對(duì)結(jié)果，若環(huán)境參數(shù)不在預(yù)設(shè)閾值范圍內(nèi)，則對(duì)全息設(shè)備展示的虛擬場(chǎng)景和/或數(shù)字人進(jìn)行調(diào)節(jié)，本發(fā)明中通過(guò)感應(yīng)裝置采...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)涉及一種主板冷卻系統(tǒng)及機(jī)箱。冷卻系統(tǒng)包括：冷板結(jié)構(gòu)，冷板結(jié)構(gòu)與CPU模組熱接觸，冷卻液流經(jīng)冷板結(jié)構(gòu)以進(jìn)行降溫；熱擴(kuò)散結(jié)構(gòu)，熱擴(kuò)散結(jié)構(gòu)與DIMM熱接觸，熱擴(kuò)散結(jié)構(gòu)還與冷板結(jié)構(gòu)熱接觸，DIMM產(chǎn)生的熱量通過(guò)熱擴(kuò)散結(jié)構(gòu)達(dá)到冷板結(jié)構(gòu)；散熱結(jié)構(gòu)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種集成式的服務(wù)器裝置及其方法，涉及服務(wù)器信息存儲(chǔ)領(lǐng)域，包括底板，所述底板的頂部固定連接有設(shè)置有單元按鈕和適配各種數(shù)據(jù)線的接入端板的控制臺(tái)，所述底板的頂部固定連接有外框，還包括：對(duì)信息進(jìn)行儲(chǔ)存的主存儲(chǔ)單元、可對(duì)主存儲(chǔ)單元進(jìn)行精準(zhǔn)...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)公開(kāi)了一種任意波形信號(hào)的生成方法、裝置、設(shè)備、介質(zhì)及產(chǎn)品，涉及信號(hào)處理領(lǐng)域，該方法包括獲取頻率控制字和獲取目標(biāo)波形類型的目標(biāo)波形采樣數(shù)據(jù)；對(duì)頻率控制字通過(guò)基于預(yù)設(shè)數(shù)據(jù)長(zhǎng)度的相位累加方法獲取輸出相位值；其中，預(yù)設(shè)數(shù)據(jù)長(zhǎng)度為目標(biāo)波形采樣數(shù)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及自來(lái)水管技術(shù)領(lǐng)域，具體地說(shuō)，涉及一種自來(lái)水末端壓力數(shù)據(jù)監(jiān)測(cè)傳輸與穩(wěn)定控制裝置，其水管本體，所述水管本體端部固接有三通頭，所述三通頭端部固接有壓力控制腔，所述壓力控制腔中部滑動(dòng)連接有螺桿，所述螺桿底部設(shè)置有氣控組件，所述螺桿中部設(shè)置...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種基于改進(jìn)鸚鵡算法的模糊PID臭氧水濃度控制方法，屬于工業(yè)過(guò)程控制技術(shù)領(lǐng)域。解決了臭氧溶解罐系統(tǒng)中濃度控制非線性強(qiáng)、動(dòng)態(tài)滯后和控制精度不足的技術(shù)問(wèn)題。其技術(shù)方案為：包括以下步驟：S1、臭氧水濃度系統(tǒng)建模；S2、改進(jìn)鸚鵡算法IP...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了無(wú)人機(jī)異常智能巡檢、識(shí)別與分析方法及系統(tǒng)，包括發(fā)現(xiàn)者依據(jù)搜索船只并根據(jù)異常情況識(shí)別策略判斷船只是否存在異常情況，若存在異常情況，則標(biāo)定該船只為目標(biāo)船只，并追蹤目標(biāo)船只；發(fā)現(xiàn)者追蹤目標(biāo)船只過(guò)程中，獲取目標(biāo)船只位置以及周圍捕食者狀態(tài)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種基于全局信息的無(wú)人車輛控制系統(tǒng)及方法，適用于多平臺(tái)無(wú)人車系統(tǒng)。該系統(tǒng)在現(xiàn)有整車控制模型基礎(chǔ)上增加了協(xié)同控制模型，通過(guò)接收遙控指令、車輛狀態(tài)反饋信息，以及包括上級(jí)指揮控制指令、態(tài)勢(shì)地圖信息和其他車輛協(xié)同信息的全局信息，解算生成最...
								
            
							
            
							
						
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          技術(shù)分類
          
                  
          
                      
                  
          
                
          
            
          
          
          
      
          
    
          
    
    

























































































































































 
 
    







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